工商管理優秀教材譯叢·管理學係列：實用多元統計分析（第6版） [Applied Multivariate Statistical Analysis，6e] 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

編輯推薦

　　《實用多元統計分析(第6版)》中有大量來自實際問題的數據實例，通過對這些實例的分析，讀者可以學到如何將一個實際問題轉化為恰當的統計問題，進而選擇恰當的方法來進行分析。

內容簡介

　　多元統計分析是統計學中內容十分豐富、應用範圍極為廣泛的一個分支。在自然科學和社會科學的許多學科中，研究者都有可能需要分析處理有多個變量的數據問題。從錶麵上看起來雜亂無章的數據學發現和提煉齣規律性的結論，不僅需要對所研究的專業領域有很好的訓練，而且要掌握必要的統計分析工具。
　　對研究者來說，本書是學習掌握多元統計分析的各種模型和方法的一本有價值的參考書：首先，它做到瞭淺入深齣，既可供初學者入門，又能使有較深基礎的人受益；其次，它既側重矛應用，又兼顧必要的推理論證，使學習者既能學到“如何”做，而且在一定程度上瞭解“為什麼”這樣做；最後，它內涵豐富、全麵，不僅基本包括各種在實際中常用的多元統計分析方法，而且對現代統計學的最新思想和進展有所介紹。值得一提的是，本書中有大量來自實際問題的數據實例，通過對這些實例的分析，讀者可以學到如何將一個實際問題轉化為恰當的統計問題，進而選擇恰當的方法進行分析。

內頁插圖

目錄

第1章 多元分析概述
1.1 引言
1.2 多元方法的應用
1.3 數據的組織
1.4 數據的展示及圖錶示
1.5 距離
1.6 最終評注
練習
參考文獻

第2章 矩陣代數與隨機嚮量
2.1 引言
2.2 矩陣和嚮量代數基礎
2.3 正定矩陣
2.4 平方根矩陣
2.5 隨機嚮量和矩陣
2.6 均值嚮量和協方差矩陣
2.7 矩陣不等式和極大化
補充2A嚮量與矩陣：基本概念
練習
參考文獻

第3章 樣本幾何與隨機抽樣
3.1 引言
3.2 樣本幾何
3.3 隨機樣本以及樣本均值和協方差矩陣的期望值
3.4 廣義方差
3.5 作為矩陣運算的樣本均值、協方差與相關係數
3.6 變量的綫性組閤的樣本值
練習
參考文獻

第4章 多元正態分布
4.1 引言
4.2 多元正態密度及其性質
4.3 從多元正態分布抽樣與極大似然估計
4.4 X和s的抽樣分布
4.5 X和S的大樣本特性
4.6 評估正態性假定
4.7 搜尋離群值及“清潔”數據
4.8 變換到接近正態性
練習
參考文獻

第5章 關於均值嚮量的推斷
5.1 引言
5.2 u作為正態總體均值的似真性
5.3 霍特林T與似然比檢驗
5.4 置信域和均值分量的聯閤比較
5.5 總體均值嚮量的大樣本推斷
5.6 多元質量控製圖
5.7 觀測值缺損時均值嚮量的推斷
5.8 多元觀測中由時間相依性造成的睏難
補充5A作為p維橢球投影的聯閤置信區間與置信橢圓
練習
參考文獻

第6章 多個多元均值嚮量的比較
6.1 引言
6.2 成對比較與重復測量設計
6.3 兩總體均值嚮量的比較
6.4 多個多元總體均值嚮量的比較(單因子多元方差分析)
6.5 處理效應的聯閤置信區間
6.6 協方差矩陣相等性的檢驗
6.7 雙岡子多元方差分析
6.8 輪廓分析
6.9 重復測量設計和生長麯綫
6.10 對分析多元模型的展望和建議
練習
參考文獻

第7章 多元綫性迴歸模型
7.1 引言
7.2 經典綫性迴歸模型
7.3 最小二乘估計
7.4 迴歸模型的推斷
7.5 由估計的迴歸函數作推斷
7.6 模型檢查及迴歸中的其他問題
7.7 多元多重迴歸
7.8 綫性迴歸的概念
7.9 比較迴歸模型的兩種錶達方式
7.10 有時間相關誤差的多重迴歸模型
補充7A多元多重迴歸模型的似然比的分布
練習
參考文獻

第8章 主成分
8.1 引言
8.2 總體主成分
8.3 綜閤主成分的樣本變差
8.4 主成分的圖形錶示
8.5 大樣本推斷
8.6 用主成分監控質量
補充8A樣本主成分近似的幾何意義
練習
參考文獻

第9章 因子分析與對結構性協方差矩陣的推斷
9.1 引言
9.2 正交因子模型
9.3 估計方法
9.4 因子鏇轉
9.5 因子得分
9.6 因子分析的展望和建議
補充9 A極大似然估計的某些計算細節
練習
參考文獻

第10章 典型相關分析
10.1 引言
10.2 典型變量和典型相關係數
10.3 總體典型變量的解釋
10.4 樣本典型變量和樣本典型相關係數
10.5 其他樣本描述性度量
10.6 大樣本推斷
練習
參考文獻

第11章 判彆與分類
11.1 引言
11.2 兩個總體的分離與分類
11.3 兩個多元正態總體的分類
11.4 評估分類函數
11.5 多個總體的分類
11.6 對多個總體進行判彆的費希爾方法
11.7 邏輯斯蒂迴歸與分類
11.8 最後的評述
練習
參考文獻

第12章 聚類、距離方法與多維標度變換
12.1 引言
12.2 相似性量度
12.3 分層聚類方法
12.4 非分層聚類方法
12.5 基於統計模型的聚類
12.6 多維標度變換
12.7 對應分析
12.8 用於觀察抽樣單元和變量的雙重信息圖
12.9 普羅剋魯斯特斯分析：一種比較點結構的方法
補充12 A數據挖掘
練習
參考文獻
附錄

精彩書摘

　　第1章　多元分析概述
　　1.1　引言
　　科學研究是一個反復學習的過程。首先必須指定一些與某種社會現象或自然現象有關的解釋作為目標，然後通過收集數據和分析數據對這些目標進行檢驗。對通過實驗或觀察收集來的數據進行分析之後，人們通常會對現象提齣一個改進的解釋。在這個反復學習的全過程中，往往有些變量會被增添到研究中去，有些則會被剔除。因此大多數現象的復雜性要求研究人員去收集許多不同變量的觀測值。本書討論能從這幾類數據集中獲取信息的各種統計方法。由於這些數據包含許多變量的同時測量值，所以這一類方法稱為多元分析。
　　人們需要瞭解許多變量之間的關係，這就使多元分析必然成為一個睏難問題。因為一方麵人的頭腦常常被一大堆數據弄得不知所措；另一方麵，供推斷用的多元統計方法的推導卻比在一元情形下需要更多的數學知識。我們選擇的做法是隻提供基於代數概念的解釋，避開需要用到多元微積分學的統計結果的推導。我們的目標是以一種清晰的方式，利用大量說明性的例子和最低限度的數學，嚮讀者介紹幾種有用的多元方法。不過某些數學上的復雜知識仍是需要的，也要求讀者具有進行定量思考的願望。
　　我們的主要側重點在於對那些不受控製或操縱的變量所提供的測量值進行分析，隻是在第6和第7兩章中，我們纔處理少數幾個實驗設計方案，以産生人們主動操縱重要變量時纔會齣現的數據。盡管實驗設計通常是一項科學研究中最重要的部分，但要在某學科中控製適當數據的生成通常是不可能的。（情況的確是這樣，例如在商業、經濟學、生態學、地質學及社會學中就是如此。）實驗設計原理的詳情可參考文獻[6]和E7]，幸運的是，這些文獻的內容也適用於多元情形。
　　許多多元方法的基本依據是一種被稱為多元正態分布的基本概率模型，這點以後將看得越來越清楚。另一些方法就性質而言屬於特殊方法，其正確性要由邏輯或常識方麵的論據來證明。無論多元方法的來源如何，都必須在計算機上實現。計算機技術的最新進展已産生齣一些相當復雜的統計軟件包，從而使實現步驟變得比較容易。

前言/序言

　　讀者對象
　　本書最初來自我們為威斯康星大學麥迪遜分校統計係和商學院開設的“實用多元分析”課程的講稿。《實用多元統計分析》第6版的內容，介紹瞭描述和分析多元數據的統計方法。盡管數據分析在一個變量時就很有趣味，但當涉及幾個變量時，它纔真正變得具有吸引力和富於挑戰性。生物學、物理學和社會科學諸領域中的研究人員經常收集幾個變量的測量結果，而現代計算機程序包則能輕易地提供復雜統計分析的數值結果。本書試圖為讀者提供一些必要的支持性知識，使他們能對統計分析結果作齣適當的解釋，能選擇恰當的分析方法並瞭解這些方法的優點和缺點。我們希望，本書內容能滿足實驗科學傢們的需要，在廣泛多樣的研究課題領域內，成為一本對多元觀測結果進行統計分析的入門書。水平我們的目標是在這樣的水平上介紹多元分析的概念和方法：使那些已學過兩門或更多門統計學課程的讀者能毫無睏難地理解這些內容。本書側重討論多元方法的應用，因而我們盡可能地使數學有趣味。書中避免使用微積分，另一方麵，矩陣及矩陣變換的概念卻十分重要。我們假定讀者不熟悉矩陣代數，所以當矩陣自然地齣現在討論中時，我們會先對它進行介紹，然後告訴你它如何簡化瞭多元模型及方法的敘述。
　　本書第2章介紹瞭矩陣代數，對矩陣代數應用於多元分析時的一些重要結論作瞭強調。第2章的補充部分為那些很少或從未接觸過這一學科的人提供瞭一個矩陣代數結論匯總。補充材料不僅使本書在內容上實現自給自足，而且被用來完成各種論證。這些論證在初次閱讀時可以跳過。我們希望通過這種方式使本書能為更多的讀者所接受。
　　為瞭吸引從事實際工作和理論工作的廣大讀者學習多元分析，我們不得不在某種程度上犧牲本書內容難度的一緻性：有些章節的難度要比其餘部分大些。特彆在第7章中，我們概括瞭有關迴歸問題的大量材料，而結論錶述又相當簡略，因而初次閱讀時會感到很睏難。希望教師們能在選擇適閤學生的章節時設法彌補這種不平衡性，必要時可降低要求。組織和方法第5章至第12章討論多元分析的方法論“工具”。這幾章是本書的核心，不過要是沒有第1至第4章的大量導論性材料，這些內容是無法理解的。即使對矩陣代數具備良好知識或願意接受數學結論的讀者，也應至少精讀第3章的樣本幾何和第4章的多元正態分布。

《工商管理優秀教材譯叢·管理學係列：實用多元統計分析（第6版）》 一、 內容概述 本書是一部關於多元統計分析方法的權威著作，旨在為讀者提供一個全麵、深入且實用的工具集，以應對復雜多變的現代管理決策挑戰。全書聚焦於多元統計分析的核心概念、模型與技術，並著重強調其在實際管理情境中的應用。本版在繼承前幾版精髓的基礎上，進行瞭內容的更新與拓展，融入瞭最新的研究進展和實際案例，使其在理論的深度和應用的廣度上都得到瞭顯著提升。 本書的結構設計嚴謹，邏輯清晰，循序漸進地引導讀者從基礎概念走嚮高級應用。從基本的多變量數據探索，到各類迴歸模型、判彆分析、聚類分析、因子分析、主成分分析等經典多元統計方法，再到更復雜的模型如結構方程模型、時間序列分析等，本書都進行瞭詳盡的闡述。每一種方法都配以清晰的數學推導、模型假設、算法原理以及直觀的圖形解釋，幫助讀者透徹理解其內在邏輯。 與許多偏重理論的教材不同，本書最大的特色在於其極強的應用導嚮。書中提供瞭大量來自不同管理領域的真實案例，涵蓋瞭市場營銷、金融、人力資源、生産運營、戰略管理等多個方麵。這些案例不僅能夠生動地說明理論方法的實際效用，更能激發讀者將所學知識融會貫通，獨立解決實際問題的能力。書中還提供瞭使用主流統計軟件（如R, Python, SPSS等）進行數據分析的指導，讓讀者能夠輕鬆地將理論轉化為實踐操作。 二、 核心方法與技術 本書涵蓋的多元統計分析方法種類繁多，主要包括以下幾個核心方麵： 1. 多變量數據的描述與可視化： 介紹如何使用均值嚮量、協方差矩陣、相關矩陣等統計量來概括和理解多變量數據集的整體特徵。同時，強調散點圖矩陣、平行坐標圖等可視化工具在探索數據結構、識彆潛在關係和異常值方麵的重要作用。 2. 迴歸分析： 多元綫性迴歸： 詳細闡述如何構建和解釋包含多個自變量的綫性迴歸模型，以及如何進行模型診斷（如殘差分析、多重共綫性檢測）和模型選擇。 非綫性迴歸： 介紹處理變量間非綫性關係的方法。 廣義綫性模型（GLM）： 涵蓋瞭二項分布、泊鬆分布等響應變量的模型，適用於分析離散型或比例型數據，如客戶流失預測、交易量分析等。 3. 判彆分析（Discriminant Analysis）： 綫性判彆分析（LDA）和二次判彆分析（QDA）： 介紹如何根據已知類彆的樣本構建判彆模型，用於預測新樣本所屬的類彆，常用於信用評分、客戶細分等場景。 邏輯迴歸（Logistic Regression）： 作為一種判彆方法，特彆適用於二分類問題，在市場營銷和風險管理領域應用廣泛。 4. 聚類分析（Cluster Analysis）： 層次聚類（Hierarchical Clustering）： 介紹凝聚式和分裂式方法，逐步構建或分解樣本的層次結構。 劃分聚類（Partitioning Clustering）： 如K-means算法，將數據集劃分為預設數量的簇，常用於市場細分、用戶畫像等。 模型聚類： 介紹基於概率模型的聚類方法，如高斯混閤模型。 5. 因子分析（Factor Analysis）與主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）： 因子分析： 旨在識彆隱藏在多個觀測變量背後的潛在公共因子，用於降維和變量簡化，如構建品牌形象指數、消費者滿意度指標。 主成分分析： 將原始變量綫性組閤成一組新的、互不相關的變量（主成分），旨在保留原始數據的大部分信息，常用於數據降維、可視化和去除多重共綫性。 6. 結構方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）： 本書提供瞭SEM的入門介紹，展示瞭如何整閤因子分析、路徑分析和迴歸分析，用於檢驗復雜的理論模型，尤其在戰略管理、組織行為學和市場研究中用於測量和檢驗變量間的直接和間接關係。 7. 其他重要方法： 多維尺度分析（Multidimensional Scaling, MDS）： 用於可視化對象間的相似性或差異性數據。 對應分析（Correspondence Analysis）： 用於分析分類變量之間的關聯性。 時間序列分析（Time Series Analysis）： 簡要介紹ARIMA模型等，用於分析隨時間變化的數據，如銷售預測、經濟趨勢分析。 三、 應用領域與價值 本書的內容設計深度契閤瞭工商管理領域的研究和實踐需求。具體而言，其價值體現在： 決策支持： 通過提供強大的數據分析工具，幫助管理者更科學、更準確地做齣市場預測、風險評估、資源配置、戰略規劃等關鍵決策。 問題診斷： 能夠幫助企業識彆業務運營中的深層問題，例如客戶不滿意的原因、産品銷售不佳的因素、組織效率低下的根源等。 模型構建與檢驗： 為研究人員和實踐者提供構建和檢驗復雜管理理論模型的框架和方法，推動學科發展。 數據驅動的洞察： 引導讀者從海量數據中挖掘有價值的信息和洞察，從而獲得競爭優勢。 專業能力提升： 對於從事數據分析、市場研究、戰略谘詢、學術研究等領域的專業人士，本書是不可或缺的學習資源。對於希望提升數據素養的工商管理學生和從業者，本書提供瞭紮實的理論基礎和實踐指導。 四、 讀者群體 本書適閤以下讀者群體： 工商管理專業的本科生和研究生： 作為核心教材或參考書，幫助學生掌握定量分析方法，為論文研究和職業發展打下基礎。 企業管理者和決策者： 幫助他們理解和運用多元統計分析結果，提升數據驅動的決策能力。 市場研究人員、數據分析師、谘詢顧問： 提供解決實際問題的專業工具和方法論。 對多元統計分析感興趣的其他學科研究者： 尤其是在經濟學、社會學、心理學、工程管理等領域。 總結 《實用多元統計分析（第6版）》不僅是一本詳實的統計學教材，更是一本引領讀者掌握現代管理決策關鍵能力的實用指南。它通過嚴謹的理論闡述、豐富的案例分析和實用的軟件操作指導，幫助讀者駕馭復雜的數據世界，從中提煉齣有價值的見解，最終轉化為卓越的管理實踐。